一种基于频率诱导变分模态分解的齿轮箱故障诊断方法
基本信息
| 申请号 | CN202111260198.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114018571A | 公开（公告）日 | 2022-02-08 |
| 申请公布号 | CN114018571A | 申请公布日 | 2022-02-08 |
| 分类号 | G01M13/021（2019.01）I;G01M13/028（2019.01）I;G06F17/14（2006.01）I | 分类 | 测量；测试; |
| 发明人 | 马天霆;韩冰;孙振波;张天羽;沈立祥;邓艾东;曹明;邓敏强 | 申请（专利权）人 | 国能太仓发电有限公司 |
| 代理机构 | 北京德崇智捷知识产权代理有限公司 | 代理人 | 郝雅洁 |
| 地址 | 215434江苏省苏州市太仓市港口开发区滨海路28号国能太仓发电有限公司 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于频率诱导变分模态分解的齿轮箱故障诊断方法，首先，通过频率诱导变分模态分解将原始振动信号自适应分解为窄带模态分量：将原始振动信号通过傅里叶转换为频域信号，根据振动信号傅立叶谱的极大值分布估计齿轮箱系统的自振频率，将固有频率的估计值作为各模态分量中心频率的初始化位置，并通过交替乘子法将原始信号自适应分解为本征模态函数（窄带模态分量）；然后，对各窄带模态分量求包络谱，并计算故障特征频率比；选择故障特征频率比最大的窄带模态分量作为有效分量；最后，通过对有效分量的包络分析实现齿轮箱故障的有效识别。本发明诊断精度高、抗噪声能力强、计算复杂性低，能有效应用于与工业现场的齿轮箱故障诊断。 |
